林寿富，王善勇，Dora Marinova，赵定涛

（1.福建师范大学经济学院，福州350007；2.中国科学技术大学管理学院，合肥230026；3.科廷理工大学可持续发展政策研究所，澳大利亚珀斯WA 6845）

0 引言

随着中国二氧化碳排放的迅速增长，越来越多的研究转向中国[1]，跨国的研究逐渐减少。Lin(2009)[2]、Cao(2016)[3]则用该模型分析环境压力、生态足迹等的影响因素。更多研究可以参考Li(2015)[4]和Uddin(2013)[5]。但Uddin(2013)[5]指出，大多数STIRPAT研究都使用计量经济学框架作为起点，然后通过简单地添加或删除变量来指定不同规模的模型。虽然York(2003)[6]指出，可以在基本的模型中加入其他变量，只要这些变量在概念上符合模型的乘法规范。但许多研究对自变量的选择过于随意，并没有遵循“变量在概念上符合模型的乘法规范”原则，缺乏必要的理论支撑[7]。这将使实证结果的可信度下降，容易受到质疑，甚至对同一个被研究对象，也可能由于指标的不一样，导致结果出现大的偏差。

鉴于此，本文将改进STIRPAT模型，并将全球93个国家分为四类，分别建立模型分析温室气体排放的影响因素，以更好地把握每类国家的排放特征和关键驱动要素。

1 STIRPAT模型的改进

Ehrlich和Holdren(1971)[8]首次提出IPAT模型将环境压力分解为人口规模、财富水平和技术水平。后来Dietz和Rosa(1994)[9]提出IPAT模型的随机形式即STIRPAT模型，标准形式如下：

等号两边取对数得到：

按照这个思路，本文对温室气体排放进行如下分解：

其中，GHG是温室气体排放量，P是总人口，GDP是国内生产总值，Pe是就业人口数量，Pur是城镇人口数量，GDPind是工业增加值，E是能源消费量。

式……